出力誤差関数の微係数を利用した誤差逆伝搬法
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概要
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階層型ニュ-ラルネットの学習においては,一般にロ-カルミニマが存在するため,最急降下法に基づく誤差逆伝搬法では必ずしも学習に成功するとは限らない.本報告では,階層型ニュ-ラルネットの出力誤差の2乗和,すなわち評価関数,の微分を利用して学習効率を改善する手法を提案する.本手法では,出力層における出力誤差を誤差逆伝搬法と同様に逆伝搬させながら,これと同時に,評価関数の微分値を直接中間層に逆伝搬させることによって学習を行う.コンピュ-タ・シミュレ-ションにより,従来の誤差逆伝搬法の学習成功率88.2%に対して,本手法では99.4%と非常に高い成功率が得られることを示すとともに,筆者らがこれまで検討してきたブ-スタ-学習法との関係を明らかにする.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-03-25
著者
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